⏩️ Продолжаем

Какое главное качество отличает хорошего фронтенд-разработчика в крупной команде?

Системное мышление — умение видеть не только свою текущую задачу, но и то, как она соотносится с предыдущими решениями команды и как повлияет на реализацию следующих задач. Инженеры с таким мышлением способны строить гибкие системы, готовые к трансформации и масштабированию.

Как выбрать правильный стек технологий для нового большого проекта?

Всё начинается ещё до разработки. Необходимо понимать две базовые вещи: текущий технологический ландшафт и ситуацию на рынке.

Важно учитывать экосистему и долгосрочную жизнеспособность выбранных решений: есть ли активное сообщество, кто стоит за технологией, насколько легко найти разработчиков, какие отзывы о ней дают практикующие инженеры и техлиды.

Далее следует анализ бизнес-требований: нужен ли серверный рендеринг для SEO, какая требуется интерактивность, какие браузеры необходимо поддерживать. Если проект нужно запустить в сжатые сроки, критичным фактором становится совместимость с существующей инфраструктурой: будет ли выбранная технология работать с текущими CI/CD-процессами, мониторингом и бэкендом.

И, наконец, ключевой вопрос — экспертиза команды. Есть ли внутри необходимые компетенции? Если нет, готовы ли мы инвестировать в обучение и дополнительный найм?

В целом, для нашей компании важны стабильность, производительность и возможность найма предсказуемо сильных специалистов.

Какие методы применяют в твоей команде для поддержания высокопроизводительного фронтенда?

На этапе разработки мы активно используем профилирование, следим за количеством и скоростью запросов, временем выполнения кода и системно применяем кэширование.

В продакшене — постоянно мониторим Core Web Vitals (LCP, FCP, CLS и другие) в реальном времени и на всех типах устройств. Мы не ориентируемся исключительно на показатели Lighthouse, поэтому особое внимание уделяем телеметрии с реальных пользовательских устройств.

Как ты мотивируешь команду оставаться креативной и находить нестандартные решения?

В компании выстроена культура, в которой разумный эксперимент, даже если он не привёл к ожидаемому результату, воспринимается не как провал, а как ценный опыт. Ключевое — уметь быстро откатиться и сделать выводы.

Внутри команды создана среда, где каждый может предложить нестандартное решение или техническую инициативу — и быть услышанным. Мы регулярно проводим техновстречи: любой участник команды может выступить в роли спикера и поделиться своим опытом. При этом ключевые технические решения не принимаются в одиночку — их обсуждает коллегия наиболее опытных разработчиков, где идеи проходят совместное обсуждение и взвешенное принятие.

🔥 — если хотите больше такого формата

В комментариях пишите, кого из технической команды хотите поспрашивать и о чём!

⚠️⚠️⚠️ Новые вакансии в команду!

➡️ Data Scientist
middle/гибрид

Ищем специалиста с опытом работы с LLM, включая тонкую настройку GPT-подобных архитектур. Обязательное знание стека: PyTorch, NumPy, Scikit-learn, библиотека transformers, а также практические навыки в классических ML-задачах

👀Откликнуться


➡️ Senior Data Scientist
senior/гибрид

Ищем специалиста, который владеет классическим стеком (Pandas, scikit-learn, NumPy, XGBoost/LightGBM/CatBoost, statsmodels). Обязательно глубокое понимание алгоритмов, структур данных и работы с большими данными на SQL и PySpark, включая оптимизацию. Мы ждём профессионала, который видит путь от исследовательской гипотезы до рабочего продукта, приносящего ценность.

👀Откликнуться


➡️ ML Engineer
senior/гибрид

Ищем специалиста с опытом на Python и Spark для работы с полным циклом данных: от построения, дообучения LLM (GPT-like, RAG, классический NLP) и классических ML-моделей до их промышленного внедрения. Важны системное мышление, опыт внедрения с измеримым бизнес-результатом и умение коммуницировать с бизнесом.

👀Откликнуться


➡️ Lead Project manager в команду CRM
senior/удаленно

Ищем специалиста со знанием методологии управления проектами, навыками коммуникации и опытом работы с инструментами управления проектами (Jira, Trello, YouTrack).

👀Откликнуться


➡️ GO-разработчик
middle/гибрид

Ищем специалиста с опытом разработки на Golang, опытом работы с реляционными базами данных (PostgreSQL) и с шинами данных (Kafka) для построения отказоустойчивых и масштабируемых систем.

👀Откликнуться


➡️ Продуктовый аналитик
middle/гибрид

Ищем специалиста с умением определять ключевые метрики продукта и выстраивать связи между ними, пониманием принципов A/B-тестирования и статистической значимости.

👀Откликнуться

➡️ SRE инженер
middle/гибрид

Ищем специалиста с глубоким понимание SRE-принципов, навыки работы с Kubernetes и распределенными системами, а также опыт настройки и анализа метрик/логов (PromQL, Loki, Elasticsearch).

👀Откликнуться

⭐️⭐️ В высоконагруженных системах сотни сервисов общаются друг с другом каждую секунду, и любой простой напрямую влияет на бизнес. Когда latency внезапно вырастает в 5 раз, а алерт приходит среди ночи — хочется не гадать, а точно понимать, что произошло и почему.

Максим Коробов, Go-разработчик, в новой статье на Хабре рассказывает: 

⏹️Чем monitoring отличается от observability — и почему Prometheus ≠ решение всех проблем;
⏹️USE, RED и 4 Golden Signals — что реально работает в продуктовых командах;
⏹️Как правильно считать latency (и почему среднее значение вас обманывает);
⏹️Как настроить трейсинг через OpenTelemetry и увидеть полный execution path запроса;
⏹️Какие ошибки чаще всего убивают observability (кардинальность метрик, избыточные трейсы, перегруженные хранилища)

В статье — практическая реализация на Go: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, slog, реальные примеры кода и запросов в PromQL.

➡️ Читать на Хабре